代码收藏家技术教程 2024-10-17

【有源码】基于python的国内地震数据可视化分析与预测系统hadoop项目hive计算机程序设计

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1.开发环境

2 系统设计

2.1 设计背景

2.2 设计内容

3 系统展示

3.1 功能展示视频

3.2 页面页面

4 更多推荐

5 部分功能代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：K-means算法
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

近年来，随着自然灾害的频发，尤其是地震事件的频繁发生，如何快速、准确地获取和分析地震信息成为了各级政府和科研机构关注的焦点。传统的地震数据获取和分析方法往往依赖于人工处理，不仅效率低下，而且数据的时效性和准确性难以保证。在此背景下，基于Python的国内地震数据可视化分析与预测系统应运而生。该系统通过Scrapy爬虫技术自动从中国地震台网抓取实时地震数据，并通过数据处理与清洗，确保数据的准确性和完整性。将处理后的数据存储于MySQL数据库中，为后续的可视化分析与预测提供了坚实的数据基础。通过该系统，可以有效提升地震数据的收集和分析效率，为灾害预警和应急响应提供科学依据。

基于Python的国内地震数据可视化分析与预测系统的开发具有重要的现实意义和学术价值，通过自动化的数据抓取与处理技术，该系统能够在短时间内收集大量的地震数据，极大地提高了数据收集的效率，减少了人工操作带来的误差。系统通过Echarts框架将复杂的地震数据进行可视化展示，包括地震次数统计、事件热力图、区域占比、位置分布图和震级平均数等信息，直观地展现了地震活动的时空分布特征。这不仅有助于相关部门和研究人员更好地理解地震规律，还能为公众提供清晰的地震信息。此外，系统还具备地震预测功能，通过对历史数据的分析与建模，可以对未来的地震事件进行初步预测，增强了系统的实用性和前瞻性。

2.2 设计内容

基于Python的国内地震数据可视化分析与预测系统的设计内容涵盖了数据抓取、数据处理与存储、数据可视化展示、以及地震预测等多个方面。系统利用Scrapy爬虫框架从中国地震台网实时抓取地震数据，并对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性。系统将处理后的数据存储在MySQL数据库中，便于后续的查询和管理。在可视化分析方面，系统采用了Echarts可视化框架，通过大屏展示多维度的地震数据分析结果，包括地震次数统计、事件热力图、区域占比和震级分布等。系统还集成了词云分析功能，展示与地震相关的热点词汇，帮助用户快速了解当前的地震热点话题。系统通过Python和Flask框架实现了一个功能完善的Web网站，提供用户登录、地震数据管理、可视化分析与预测等功能，旨在为用户提供一个高效、便捷的地震数据分析与预测工具。

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于Python+爬虫的地震预测与数据分析可视化系统毕设源码

3.2 页面页面

4 更多推荐

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5 部分功能代码

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt
# 从CSV文件加载数据
data = pd.read_csv('earthquake_data.csv')

# 将日期转换为datetime格式
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 提取特征（日期）和目标值（震级）
data['date_ordinal'] = data['date'].map(pd.Timestamp.toordinal)
X = data[['date_ordinal']]
y = data['magnitude']

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 使用训练数据训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 使用测试数据进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 打印结果
print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Variance score: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))
# 可视化真实值与预测值
plt.scatter(X_test, y_test, color='black', label='Actual')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3, label='Predicted')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Magnitude')
plt.title('Earthquake Magnitude Prediction')
plt.legend()
plt.show()
from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import joblib

app = Flask(__name__)

# 加载训练好的模型
model = joblib.load('earthquake_model.pkl')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 从前端获取日期数据
    date_str = request.form['date']
    date = pd.to_datetime(date_str)
    date_ordinal = date.toordinal()
    
    # 进行预测
    prediction = model.predict(np.array([[date_ordinal]]))
    
    # 返回预测结果
    return jsonify({'magnitude': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)